可靠性测试的计算方法,可靠性测试包括哪些

('可靠性测试的计算方法可靠性测试的计算方法一、概率与统计1、概率；这里用道题来说明这个数学问题题一、从含有D个不良品的N个产品中随机取出n个产品（做不放回抽样），求取出d个不良品的概率是多少？解：典型的超几何分布例题，计算公式如下超几何分布：（最基本的了）：最精确的计算，适用比较小的数据其中：N——产品批量D——N中的不合格数d——n中的合格数n——抽样数另外的概率计算的常用算法还有：二项分布：（最常用的了，是超几何分布的极限形式。用于具备计件值特征的质量分布研究）：只是估算，当N≥10n后才比较准确其中：n——样本大小d——n中的不合格数ρ——产品不合格率泊松分布：（电子产品的使用还没有使用过，只是在学习的时候玩过一些题目，我也使用没有经验）具有计点计算特征的质量特性值其中：λ——nρn——样本的大小ρ——单位不合格率(缺陷率)e=2.7182812、分布；各种随机情况，常见的分布有：二项分布、正态分布、泊松分布等，分位数的意义和用法也需要掌握；较典型的题目为：题三、要求电阻器的值为80+/-4欧姆；从某次生产中随机抽样发现：电阻器的阻值服从正态分布，其均值80.8欧姆、标准差1.3欧姆，求此次生产中不合格品率。公式好麻烦的，而且还要查表计算，555555555555，我懒得写了，反正我也没有做过电阻。3、置信区间：我们根据取得样品的参数计算出产品相应的参数，这个“计算值”到底跟产品的“真实值”有什么关系？一般这样去描述这两个量：把“计算值”扩充成“计算区间”、然后描述“真实值有多大的可能会落在这个计算区间里”，从统计学上看，就是“估计参数”的“置信区间”；较典型的题目为：题四、设某物理量服从正态分布，从中取出四个量，测量/计算后1/2求得四个量的平均值为8.34，四个量的标准差为0.03；求平均值在95%的置信区间。解：因为只知道此物理量服从正态分布，不知道这个正态分布对应的标准差，所以只能用样品的标准差来代替原物理量的标准差。这时，样品的平均值的分布就服从t分布。4个样品、95%的置信区间，对应的t0.975(3)＝3.182；所以平均值的置信区间为：8.34±3.182×（0.03/2）=[8.292,8.388]这说明，此物理量的总体平均值有95%的可能落在8.292和8.388之间。二、可靠性常用的分布t；如何得到这一分布？?1、指数分布；第一章里提到浴盒曲线对应的指数分布为F(t)＝1-e-设产品在t时间内总的失效率F(t)，则：在t时刻产品的存活率R(t)=1-F(t)；在t时刻的失效为t时间内的失效率的导数、即f(t)=F’(t)；我们必须取出一定的样品做特定的可靠性测试、记录样品的失效时间，然后计算产品的MTBF。在开始计算MTBF之前，我们先插述各种测试的筛选强度，也就是此种测试能发现样品存在缺陷的可能性。三、筛选强度在进行环境应力筛选设计时，要对所设计的方案进行强度计算。这样才能更有效的析出产品缺陷。在典型筛选应力选择时，一般恒定高温筛选用于元器件级，温度循环用于板级以上产品；温度循环的筛选强度明显高于恒定高温筛选。下面介绍一些筛选强度（SS）的数学模型。1、恒定高温筛选强度SS=1-exp[-0.0017(R+0.6)0.6t]式中：R—高温与室温(一般取25℃)的差值；t—恒定高温持续时间(h)；例：用85℃对某一元器件进行48H的筛选，则其筛选强度为:44.5%=1-EXP(-0.0017((85+0.6)2/2',)